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深入研究了蚁群优化算法（ACO）的路径搜索及参数控制策略，分析了其存在的缺陷。为了提高ACO算法的解题能力，提出一种新型信息素更新策略（PACS），然后将PACS算法与其他蚁群算法分别应用于旅行商问题
内容中心网络是一种全新的网络体系结构，通过内容名字进行寻址和路由。然而，现有经典蚁群优化算法收敛速度慢、不能充分利用节点缓存，提出一种新的基于邻居协作的多态蚁群路由算法。在CCN上添加一个含有三种状态
栅格环境下蚁群算法规划出的移动机器人路径存在运行慢、路径弯多、转折次数多、局部最优等问题。为获得较优路径，提出了惯性蚁群算法。在传统蚁群算法规划的路径上，采用惯性优化原理，对每一个节点进行遍历，当两个
提出了一种基于多态蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法使用二进制编码将输入数据转换为位串；然后在蚁群算法的基础上将蚁群分为三类，据其信息素的不同采用不同的移动准则，重点对侦察蚁和搜索蚁进行功能分析。
为拓展个体基因包含的信息量，将复数编码用到粒子群算法中，用复数来表示粒子的基因，构造双倍体粒子群，提出一种复数粒子群算法（PCPSO）。目标函数自变量的大小由复数的模决定，复数的幅角决定自变量的符号。
Thetime-costtrade-offbasedonthestrategicorientationisoneofimportantquestionsforthemulti-projectmanag
蚁群优化算法的研究和应用已取得了不少重要成果，然而在大规模优化应用中还存在搜索时间长的问题，为此研究了一种基于细粒度模型的并行蚁群算法。实验结果表明，该算法与最新的改进算法相比，搜索速度提高数十倍至数
传统的凝聚型层次聚类在分裂或合并类时如果没有很好地作出决定，就有可能导致低质量的聚类结果，针对这一缺点，提出一种基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类算法。该算法先利用蚁群优化算法的状态转移规则决定凝聚型层
ECG波形形态改变是心脏病诊断的重要依据。一个非正常的ST段改变对心肌缺血诊断来说尤其重要。因此ECG的长时段记录是必要的，而ST段形态的改变是短暂的。心脏病专家从大量的数据中找出短暂的ST段改变，工
基于栅格蚁群算法的飞行器航迹规划，韩大伟，刘晓鸿，本文提出了一种基于栅格法的改进的蚁群算法，对飞行器航迹规划进行了优化。该算法继承了基本蚁群算法的优点，并且采用优化的路径
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